lucene_全文检索技术

lucene

1 什么是全文检索

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1.1 数据的分类

1)结构化数据

  • 格式固定、长度固定、数据类型固定。
  • 例如数据库中的数据

2)非结构化数据

  • word文档、pdf文档、邮件、html、txt
  • 格式不固定、长度不固定、数据类型不固定。

1.2 数据的查询

1)结构化数据的查询

  • SQL语句,查询结构化数据的方法。简单、速度快。

2)非结构化数据的查询

  • 从文本文件中找出包含spring单词的文件。
    1、目测
    2、使用程序吧文档读取到内存中,然后匹配字符串。顺序扫描。
    3、把非结构化数据变成结构化数据
    先跟根据空格进行字符串拆分,得到一个单词列表,基于单词列表创建一个索引。
    然后查询索引,根据单词和文档的对应关系找到文档列表。这个过程叫做全文检索。

索引:一个为了提高查询速度,创建某种数据结构的集合。

1.3 全文检索

  • 先创建索引然后查询索引的过程叫做全文检索。
  • 索引一次创建可以多次使用。表现为每次查询速度很快。

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2 全文检索的应用场景

1、搜索引擎
百度、360搜索、谷歌、搜狗
2、站内搜索
论坛搜索、微博、文章搜索
3、电商搜索
淘宝搜索、京东搜索
4、只要是有搜索的地方就可以使用全文检索技术。

3 什么是Lucene

Lucene是一个基于Java开发全文检索工具包。

4 Lucene实现全文检索的流程

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4.1 创建索引

1)获得文档

  • 原始文档:要基于那些数据来进行搜索,那么这些数据就是原始文档。
  • 搜索引擎:使用爬虫获得原始文档
  • 站内搜索:数据库中的数据。
  • 案例:直接使用io流读取磁盘上的文件。

2)构建文档对象

  • 对应每个原始文档创建一个Document对象
  • 每个document对象中包含多个域(field)
  • 域中保存就是原始文档数据。
    - 域的名称
    - 域的值
  • 每个文档都有一个唯一的编号,就是文档id

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3)分析文档
就是分词的过程

  • 1、根据空格进行字符串拆分,得到一个单词列表
  • 2、把单词统一转换成小写。
  • 3、去除标点符号
  • 4、去除停用词:停用词:无意义的词
  • 每个关键词都封装成一个Term对象中。

4)创建索引

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  • 基于关键词列表创建一个索引。保存到索引库中。
  • 索引库中:索引,document对象,关键词和文档的对应关系
  • 通过词语找文档,这种索引的结构叫倒排索引结构。

注意:创建索引是对语汇单元索引,通过词语找文档,这种索引的结构叫倒排索引结构。
传统方法是根据文件找到该文件的内容,在文件内容中匹配搜索关键字,这种方法是顺序扫描方法,数据量大、搜索慢。
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4.2 查询索引

查询索引也是搜索的过程。搜索就是用户输入关键字,从索引(index)中进行搜索的过程。根据关键字搜索索引,根据索引找到对应的文档,从而找到要搜索的内容(这里指磁盘上的文件)。

4.2.1 用户查询接口

全文检索系统提供用户搜索的界面供用户提交搜索的关键字,搜索完成展示搜索结果。
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Lucene不提供制作用户搜索界面的功能,需要根据自己的需求开发搜索界面。

4.2.2 创建查询

用户输入查询关键字执行搜索之前需要先构建一个查询对象,查询对象中可以指定查询要搜索的Field文档域、查询关键字等,查询对象会生成具体的查询语法,
例如:
语法 “fileName:lucene”表示要搜索Field域的内容为“lucene”的文档

4.2.3 执行查询

搜索索引过程:
根据查询语法在倒排索引词典表中分别找出对应搜索词的索引,从而找到索引所链接的文档链表。
比如搜索语法为“fileName:lucene”表示搜索出fileName域中包含Lucene的文档。
搜索过程就是在索引上查找域为fileName,并且关键字为Lucene的term,并根据term找到文档id列表。

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4.2.4 渲染结果

以一个友好的界面将查询结果展示给用户,用户根据搜索结果找自己想要的信息,为了帮助用户很快找到自己的结果,提供了很多展示的效果,比如搜索结果中将关键字高亮显示,百度提供的快照等。

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5 配置开发环境

5.1Lucene下载

Lucene是开发全文检索功能的工具包,从官方网站下载lucene-7.4.0,并解压。

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官方网站:http://lucene.apache.org/
版本:lucene-7.4.0
Jdk要求:1.8以上

5.2 使用的jar包

lucene-core-7.4.0.jar

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6 入门程序

实现一个文件的搜索功能,通过关键字搜索文件,凡是文件名或文件内容包括关键字的文件都需要找出来。还可以根据中文词语进行查询,并且需要支持多个条件查询。
本案例中的原始内容就是磁盘上的文件,如下图:

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6.1 实现步骤

第一步:创建一个java工程,并导入jar包。
第二步:创建一个indexwriter对象。

  • 1)指定索引库的存放位置Directory对象
  • 2)指定一个IndexWriterConfig对象。

第二步:创建document对象。
第三步:创建field对象,将field添加到document对象中。
第四步:使用indexwriter对象将document对象写入索引库,此过程进行索引创建。并将索引和document对象写入索引库。
第五步:关闭IndexWriter对象。

6.2 代码实现

//创建索引
@Test
public void createIndex() throws Exception {

    //指定索引库存放的路径
    //D:\temp\index
    Directory directory = FSDirectory.open(new File("D:\\temp\\index").toPath());
    //索引库还可以存放到内存中
    //Directory directory = new RAMDirectory();
    //创建indexwriterCofig对象
    IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig();
    //创建indexwriter对象
    IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config);
    //原始文档的路径
    File dir = new File("D:\\temp\\searchsource");
    for (File f : dir.listFiles()) {
        //文件名
        String fileName = f.getName();
        //文件内容
        String fileContent = FileUtils.readFileToString(f);
        //文件路径
        String filePath = f.getPath();
        //文件的大小
        long fileSize  = FileUtils.sizeOf(f);
        //创建文件名域
        //第一个参数:域的名称
       //第二个参数:域的内容
        //第三个参数:是否存储
        Field fileNameField = new TextField("filename", fileName, Field.Store.YES);
        //文件内容域
        Field fileContentField = new TextField("content", fileContent, Field.Store.YES);
        //文件路径域(不分析、不索引、只存储)
        Field filePathField = new TextField("path", filePath, Field.Store.YES);
        //文件大小域
        Field fileSizeField = new TextField("size", fileSize + "", Field.Store.YES);

        //创建document对象
        Document document = new Document();
        document.add(fileNameField);
        document.add(fileContentField);
        document.add(filePathField);
        document.add(fileSizeField);
        //创建索引,并写入索引库
        indexWriter.addDocument(document);
    }
    //关闭indexwriter
    indexWriter.close();
}

使用Luke工具查看索引文件
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我们使用的luke的版本是luke-7.4.0,跟lucene的版本对应的。可以打开7.4.0版本的lucene创建的索引库。需要注意的是此版本的Luke是jdk9编译的,所以要想运行此工具还需要jdk9才可以。

6.3查询索引

6.3.1实现步骤

第一步:创建一个Directory对象,也就是索引库存放的位置。
第二步:创建一个indexReader对象,需要指定Directory对象。
第三步:创建一个indexsearcher对象,需要指定IndexReader对象
第四步:创建一个TermQuery对象,指定查询的域和查询的关键词。
第五步:执行查询。
第六步:返回查询结果。遍历查询结果并输出。
第七步:关闭IndexReader对象

代码实现

//查询索引库
@Test
public void searchIndex() throws Exception {
    //指定索引库存放的路径
    //D:\temp\index
    Directory directory = FSDirectory.open(new File("D:\\temp\\index").toPath());
    //创建indexReader对象
    IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory);
    //创建indexsearcher对象
    IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);
    //创建查询
    Query query = new TermQuery(new Term("filename", "apache"));
    //执行查询
    //第一个参数是查询对象,第二个参数是查询结果返回的最大值
    TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10);
    //查询结果的总条数
    System.out.println("查询结果的总条数:"+ topDocs.totalHits);
    //遍历查询结果
    //topDocs.scoreDocs存储了document对象的id
    for (ScoreDoc scoreDoc : topDocs.scoreDocs) {
        //scoreDoc.doc属性就是document对象的id
        //根据document的id找到document对象
        Document document = indexSearcher.doc(scoreDoc.doc);
        System.out.println(document.get("filename"));
        //System.out.println(document.get("content"));
        System.out.println(document.get("path"));
        System.out.println(document.get("size"));
        System.out.println("-------------------------");
    }
    //关闭indexreader对象
    indexReader.close();
}

7 分析器

7.1分析器的分词效果

@Test
public void testTokenStream() throws Exception {
    //创建一个标准分析器对象
    Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
    //获得tokenStream对象
    //第一个参数:域名,可以随便给一个
    //第二个参数:要分析的文本内容
    TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("test", "The Spring Framework provides a comprehensive programming and configuration model.");
    //添加一个引用,可以获得每个关键词
    CharTermAttribute charTermAttribute = tokenStream.addAttribute(CharTermAttribute.class);
    //添加一个偏移量的引用,记录了关键词的开始位置以及结束位置
    OffsetAttribute offsetAttribute = tokenStream.addAttribute(OffsetAttribute.class);
    //将指针调整到列表的头部
    tokenStream.reset();
    //遍历关键词列表,通过incrementToken方法判断列表是否结束
    while(tokenStream.incrementToken()) {
        //关键词的起始位置
        System.out.println("start->" + offsetAttribute.startOffset());
        //取关键词
        System.out.println(charTermAttribute);
        //结束位置
        System.out.println("end->" + offsetAttribute.endOffset());
    }
    tokenStream.close();
}

7.2 中文分析器

7.2.1 Lucene自带中文分词器

  • StandardAnalyzer:
    单字分词:就是按照中文一个字一个字地进行分词。如:“我爱中国”,
    效果:“我”、“爱”、“中”、“国”。
  • SmartChineseAnalyzer
    对中文支持较好,但扩展性差,扩展词库,禁用词库和同义词库等不好处理

7.2.2 IKAnalyzer

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使用方法:
第一步:把jar包添加到工程中
第二步:把配置文件和扩展词典和停用词词典添加到classpath下

注意:hotword.dic和ext_stopword.dic文件的格式为UTF-8,注意是无BOM 的UTF-8 编码。
也就是说禁止使用windows记事本编辑扩展词典文件

使用EditPlus.exe保存为无BOM 的UTF-8 编码格式,如下图:

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7.3使用自定义分析器

@Test
public void addDocument() throws Exception {
    //索引库存放路径
    Directory directory = FSDirectory.open(new File("D:\\temp\\index").toPath());
    IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(new IKAnalyzer());
    //创建一个indexwriter对象
    IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config);
//...
}

8 索引库的维护

8.1 索引库的添加

8.1.1 Field域的属性

是否分析:是否对域的内容进行分词处理。前提是我们要对域的内容进行查询。
是否索引:将Field分析后的词或整个Field值进行索引,只有索引方可搜索到。
比如:商品名称、商品简介分析后进行索引,订单号、身份证号不用分析但也要索引,这些将来都要作为查询条件。
是否存储:将Field值存储在文档中,存储在文档中的Field才可以从Document中获取
比如:商品名称、订单号,凡是将来要从Document中获取的Field都要存储。

是否存储的标准:是否要将内容展示给用户

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8.1.2 添加文档代码实现

//添加索引
@Test
public void addDocument() throws Exception {
    //索引库存放路径
    Directory directory = FSDirectory.open(new File("D:\\temp\\index").toPath());
    IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(new IKAnalyzer());
    //创建一个indexwriter对象
    IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config);
    //创建一个Document对象
    Document document = new Document();
    //向document对象中添加域。
    //不同的document可以有不同的域,同一个document可以有相同的域。
    document.add(new TextField("filename", "新添加的文档", Field.Store.YES));
    document.add(new TextField("content", "新添加的文档的内容", Field.Store.NO));
    //LongPoint创建索引
    document.add(new LongPoint("size", 1000l));
    //StoreField存储数据
    document.add(new StoredField("size", 1000l));
    //不需要创建索引的就使用StoreField存储
    document.add(new StoredField("path", "d:/temp/1.txt"));
    //添加文档到索引库
    indexWriter.addDocument(document);
    //关闭indexwriter
    indexWriter.close();

}

8.2 索引库删除

8.2.1 删除全部

//删除全部索引
	@Test
	public void deleteAllIndex() throws Exception {
		IndexWriter indexWriter = getIndexWriter();
		//删除全部索引
		indexWriter.deleteAll();
		//关闭indexwriter
		indexWriter.close();
}

此方法慎用!!

8.2.2 指定查询条件删除

//根据查询条件删除索引
	@Test
	public void deleteIndexByQuery() throws Exception {
		IndexWriter indexWriter = getIndexWriter();
		//创建一个查询条件
		Query query = new TermQuery(new Term("filename", "apache"));
		//根据查询条件删除
		indexWriter.deleteDocuments(query);
		//关闭indexwriter
		indexWriter.close();
	}

8.3索引库的修改

原理就是先删除后添加

//修改索引库
@Test
public void updateIndex() throws Exception {
    IndexWriter indexWriter = getIndexWriter();
    //创建一个Document对象
    Document document = new Document();
    //向document对象中添加域。
    //不同的document可以有不同的域,同一个document可以有相同的域。
    document.add(new TextField("filename", "要更新的文档", Field.Store.YES));
    document.add(new TextField("content", " Lucene 简介 Lucene 是一个基于 Java 的全文信息检索工具包," +
                                                       "它不是一个完整的搜索应用程序,而是为你的应用程序提供索引和搜索功能。",
                Field.Store.YES));
    indexWriter.updateDocument(new Term("content", "java"), document);
    //关闭indexWriter
    indexWriter.close();
}

9 Lucene索引库查询

对要搜索的信息创建Query查询对象,Lucene会根据Query查询对象生成最终的查询语法,类似关系数据库Sql语法一样Lucene也有自己的查询语法,比如:“name:lucene”表示查询Field的name为“lucene”的文档信息。
可通过两种方法创建查询对象:
1)使用Lucene提供Query子类
2)使用QueryParse解析查询表达式

9.1 TermQuery

TermQuery,通过项查询,TermQuery不使用分析器所以建议匹配不分词的Field域查询,比如订单号、分类ID号等。
指定要查询的域和要查询的关键词。

//使用Termquery查询
@Test
public void testTermQuery() throws Exception {
    Directory directory = FSDirectory.open(new File("D:\\temp\\index").toPath());
    IndexReader indexReader = DirectoryReader.open(directory);
    IndexSearcher indexSearcher = new IndexSearcher(indexReader);
    
    //创建查询对象
    Query query = new TermQuery(new Term("content", "lucene"));
    //执行查询
    TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10);
    //共查询到的document个数
    System.out.println("查询结果总数量:" + topDocs.totalHits);
    //遍历查询结果
    for (ScoreDoc scoreDoc : topDocs.scoreDocs) {
        Document document = indexSearcher.doc(scoreDoc.doc);
        System.out.println(document.get("filename"));
        //System.out.println(document.get("content"));
        System.out.println(document.get("path"));
        System.out.println(document.get("size"));
    }
    //关闭indexreader
    indexSearcher.getIndexReader().close();
}

9.2 数值范围查询

@Test
public void testRangeQuery() throws Exception {
    IndexSearcher indexSearcher = getIndexSearcher();
    Query query = LongPoint.newRangeQuery("size", 0l, 10000l);
    printResult(query, indexSearcher);
}

9.3 使用queryparser查询

通过QueryParser也可以创建Query,QueryParser提供一个Parse方法,此方法可以直接根据查询语法来查询。Query对象执行的查询语法可通过System.out.println(query);查询。
需要使用到分析器。建议创建索引时使用的分析器和查询索引时使用的分析器要一致。
需要加入queryParser依赖的jar包。
在这里插入图片描述

@Test
public void testQueryParser() throws Exception {
    IndexSearcher indexSearcher = getIndexSearcher();
    //创建queryparser对象
    //第一个参数默认搜索的域
    //第二个参数就是分析器对象
    QueryParser queryParser = new QueryParser("content", new IKAnalyzer());
    Query query = queryParser.parse("Lucene是java开发的");
    //执行查询
    printResult(query, indexSearcher);
}

private void printResult(Query query, IndexSearcher indexSearcher) throws Exception {
    //执行查询
    TopDocs topDocs = indexSearcher.search(query, 10);
    //共查询到的document个数
    System.out.println("查询结果总数量:" + topDocs.totalHits);
    //遍历查询结果
    for (ScoreDoc scoreDoc : topDocs.scoreDocs) {
        Document document = indexSearcher.doc(scoreDoc.doc);
        System.out.println(document.get("filename"));
        //System.out.println(document.get("content"));
        System.out.println(document.get("path"));
        System.out.println(document.get("size"));
    }
    //关闭indexreader
    indexSearcher.getIndexReader().close();
}
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